Публикации по теме 'data-augmentation'
Обучение под слабым контролем: увертюра
Вступление
Область искусственного интеллекта резко выросла за последние годы, создав самые современные модели. Однако большинство этих моделей полагаются на массивные наборы данных, помеченных вручную. Эта тяжелая работа требует больших затрат времени и средств: на очистку и сборку данных могут потребоваться человеко-месяцы или годы. Не забывайте, что данные даже развиваются в реальном мире и могут нуждаться в периодическом обновлении. По вышеупомянутым причинам практикующие врачи..
Краткий обзор неявной аугментации данных
Краткий обзор методов неявной аугментации данных и будущих направлений исследований
Расширение данных — это популярный метод, используемый для увеличения обобщаемости модели, возможно, с переоснащением. Путем создания дополнительных данных для обучения и представления модели различным версиям данных в одном и том же классе процесс обучения становится более надежным и, таким образом, с большей вероятностью обобщает полученную модель на тестовый набор. Недавно было показано, что неявное..
Раскрытие всего потенциала данных
Данные — это топливо для ИИ . Хотя важность данных для создания эффективных решений машинного обучения бесспорна, на практике мы видим, что основное внимание часто уделяется модели ИИ , то есть опробовать разные модели или настроить гиперпараметры. Некоторые исследователи призывают отказаться от такого модельно-ориентированного подхода и сосредоточиться на систематическом изменении данных для повышения производительности наших решений. Другими словами, подход к ИИ, ориентированный..
Повышение эффективности увеличения данных: эффективные методы и передовой опыт
Увеличение данных — популярный метод машинного обучения, который включает создание новых данных из существующих данных путем внесения в них различных модификаций. Эти модификации могут включать, среди прочего, добавление шума, отражение изображений по горизонтали или изменение цвета. Увеличение данных — это эффективный способ увеличить размер набора данных и повысить производительность моделей машинного обучения.
Однако расширение данных не является универсальным решением. Чтобы..
Дополнение во время тестирования и метаобучение
Увеличение времени тестирования относится к выполнению дополнений данных, таких как передача нейронного стиля, переворачивание изображений, обрезка и т. д. с прогнозируемым тестовым изображением. После того, как модель предсказывает метку класса дополненных изображений, оценка агрегируется для формирования окончательного предсказания исходного изображения.
Увеличение времени тестирования, очевидно, снижает скорость модели и, следовательно, не может быть хорошим решением для приложений..
Ученый искусственного интеллекта: продвижение полу-контролируемого обучения с неконтролируемым увеличением данных (UDA)
Ученый искусственного интеллекта: продвижение полу-контролируемого обучения с неконтролируемым увеличением данных (UDA)
Это резюме исследования - лишь одно из многих, которые еженедельно распространяются в информационном бюллетене для ученых в области ИИ. Чтобы начать получать еженедельную рассылку , зарегистрируйтесь здесь .
Помимо сверхмощного вычислительного оборудования и усовершенствований алгоритмов, успех глубокого обучения также зависит от доступности массивных..
CutMix: новая стратегия увеличения данных
Познакомьтесь со стратегией увеличения данных CutMix, а также ознакомьтесь с некоторыми другими дополнениями.
Поскольку мы знаем, что для повышения производительности модели машинного обучения нам необходимо выполнить некоторые шаги предварительной обработки данных перед фактическим обучением модели. Одним из этапов предварительной обработки данных является Увеличение данных . За последние годы увеличение объема данных привело к значительному повышению производительности модели...
